• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.90-96
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• 2021

현재 개발중인 그리고 운행중인 대부분의 자동차에는 다양한 IoT 센서들이 탑재되어 있지만, 자동차 사고를 일으키는 요인 중 몇몇 요인들은 상대적으로 탐지하기 힘들다. 이러한 요소 중 대표적인 위험 요인 중 하나가 블랙 아이스이다. 블랙 아이스는 블랙 아이스가 깔린 부분을 지나가는 모든 차량에 영향을 줄 수 있어 대형 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 요인 중 하나이다. 따라서 대형 사고를 막기 위해 블랙 아이스 검출기법은 꼭 필요하다. 이를 위해 몇몇 연구가 과거 진행되었으나 몇몇 부분에서 현실적이지 않는 요소들이 반영된 경우가 있어, 이를 보충하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CNN 기법으로 컬러 이미지를 분석하여 블랙 아이스를 탐지하고자 하였으며, 일정 수준의 블랙 아이스 탐지에 성공하였다. 다만 기존 연구 와 차이가 있어 그 이유를 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1317-1322
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.419-427
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• 2021

지속적인 기후변화의 영향과 코로나 19로 인한 노동력 감소 등의 영향으로 매년 농작물의 작황 및 수확시기, 재배면적 등이 급격히 변화하고 있다. 이러한 상황에 탄력적으로 대응하기 위해서 ICT (Information and Communication Technology)를 기반으로 한 스마트팜 기술을 개별 농가에 적용하는 시도가 증가하고 있다. 한편, 다양한 기관에서 인공지능 기술 및 IoT 기술을 적용한 농작물의 수확량 예측을 시도하고 있으나 학습데이터의 부족으로 인해서 정확한 예측이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 특정 기관에 국한된 데이터 수집의 한계를 극복하기 위해 농민들이 직접 참여하여 정확한 데이터를 입력하고 공유하여 생산량을 예측하는 커뮤니티 매핑 기반의 스마트 파머 서비스 기술을 개발하였다. 그 과정에서 생산량에 비하여 가격 변동이 큰 작물인 배추를 대상으로 분석을 수행하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.85-93
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• 2021

정부는 새로운 영역의 전자정부 서비스를 창출하기 위한 계획을 추진 중이다. 업무절차 개선 측면에서 dBrain과 e-사람, 전자결재 및 업무관리를 위한 온나라 등은 상당한 성과를 이루었으며, 현재는 새로이 부각된 정보기술을 도입하여 기존의 행정서비스를 개선하고 지능형 전자정부를 구현하기 위한 노력을 지속하고 있다. 본고에서는 그중 자가학습기반의 지능형 행정서비스 구축이 실제 업무를 추진하는 공무원들의 업무프로세스에 효율적인지, 지속사용하는데 영향을 미치는지를 파악하고자 하였다. 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등의 발전된 정보기술에 대한 개인의 인식 및 태도를 바탕으로 개인 혁신성을 선행변수로 하여 UTAUT 변수들이 지속사용의도에 영향을 미치는 지에 대해 공무원 대상 설문 결과를 이용하여 지능형 정부서비스를 대상으로 검증하여 행정서비스에 대한 영향요소를 파악하였다. 정부행정서비스 사용자들은 혁신적인 행정서비스의 구축 및 도입이 국민에게 더욱 효율적으로 활용될 수 있다고 믿으며, 정보기술 발전에 따라 서비스의 활용 및 제공에 대한 기대감을 높게 가지고 있다고 파악되었다. 향후 전자정부 서비스를 활용하는 국민을 대상으로도 모형을 적용하여 연구할 예정이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.120-128
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• 2023

산업재해로 인한 피해를 줄이기 위해 다양한 ICT 기술이 지속적으로 개발되고 있으며, 센서, IoT, 빅데이터, 머신러닝 및 인공지능 등을 활용하여 산업재해 발생 시 피해를 최소화하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장의 밀폐구간, 산악, 해양, 탄광 등의 통신 음영지역에서 디바이스 간 다자간 통신 및 스마트 중계기와의 통신이 가능한 스마트 디바이스의 설계 방안을 제안한다. 제안된 스마트 디바이스는 작업자 위치, 이동 속도 등 작업자 정보와 지형, 풍향, 온도, 습도 등 환경정보를 수집하고 작업자 상호 간의 안전거리를 확보하여 위험 상황 발생 시 경고가 가능하며 헬멧에 부착할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해, 스마트 디바이스에 필요한 기능적 요구사항과 스마트 디바이스 내의 센서와 모듈을 이용하여 요구사항을 구현하기 위한 설계 방안과 스마트 디바이스의 성능평가를 위한 지표를 도출하고 산악지역에서의 성능평가를 위한 평가환경을 제안한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.15-25
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• 2023

본 연구는 유출위협 탐지 연구에 활용되는 유출위협 데이터 셋의 한계점을 분석하고 현재의 문제를 극복하기 위해 보안솔루션을 활용하여 공개된 유출위협 데이터와 비교 분석한다. 이를 통해 유출위협 탐지에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 블록체인 기술을 사용하여 서로 다른 기관 및 기업 간 유출위협 정보를 안전하게 공유할 수 있는 시스템을 구현한다. 현재 연구원들에게 공개된 유출위협 데이터 셋에서 실제 사건을 기반으로 수집한 데이터 셋은 없다. 공개된 데이터 셋은 연구를 위해 임의로 만들어진 가상의 합성데이터로 학습모델로 사용 시 실제 환경에서의 많은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 개선하기 위해서 프라이빗 블록체인 설계하여 소속이 다른 기관끼리 안전한 정보공유를 위해 참여자 간 합의와 검증을 통해 신뢰성을 높이고 정보의 무결성과 정합성을 유지하는 방안을 도출하였다. 제시한 방법은 유출위협 수집기를 통해 데이터를 수집하고 블록체인 기반 공유 시스템을 통해 합성데이터가 아닌 실제 위협을 가했던 양질의 데이터 셋을 수집하여 현재의 유출위협 데이터 셋 문제를 해결하고 향후 내부자 유출위협 탐지 모델에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.63-73
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• 2022

2020년부터 현재까지 COVID-19가 지속되고 있으며, 사회적으로도 많은 변화가 생겼다. 마스크를 착용하는 것은 필수가 되었고, 마스크 미착용 시, 공공시설이나 식당 등을 이용할 수 없게 되었다. 이로 인해 대부분의 공공시설 출입구에서는 마스크 인식 시스템을 구비하여 마스크 착용 여부를 확인하고 있다. 그러나 목도리로 입을 가린 사람이나 마스크를 제대로 착용하지 않은 사람 등에 대한 판별 여부가 불분명하다. 본 연구에서는 YOLOv5를 이용한 임베디드 마스크 인식 시스템을 제안하였다. 기존 마스크 인식 시스템과는 달리 마스크 착용 여부뿐만 아니라 목도리를 입으로 가린 사람, 손으로 입을 가린 사람 등 다양한 예외 상황에서도 마스크 착용 여부를 구별해낼 수 있었으며, Nvida Jetson Nano Board에 탑재하였을 때 우수한 성능을 보였다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.156-162
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• 2022

This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.